Desarrollan una herramienta de apoyo a la gestión forestal tras los incendios

Investigadores de la UPM proponen planes de restauración post-incendio que contemplen los efectos del cambio climático en la dinámica de regeneración.

03.07.23

Una de las consecuencias del Cambio Global es que puede llover, nevar o granizar, más o menos de lo que se consideraba “habitual” cada año. Otra es que las precipitaciones se concentren en un menor número de eventos (llueve lo mismo en total al año, aunque ocurre menos veces, pero cuándo lo hace es más intenso) o también, que las sequías sean más frecuentes y se mantengan durante más tiempo. Todo lo anterior hace más vulnerables nuestros bosques a los megaincendios, que son aquellos que dañan superficies forestales mayores de 10.000 ha (para hacernos una idea, 1 ha equivale a la superficie de 1 campo de fútbol).

En las últimas tres décadas y gracias al conocimiento de las condiciones ambientales (del pasado, presente y/o predicciones futuras) de un lugar concreto, junto con observaciones de la presencia de, por ejemplo, pinos o robles en esa misma zona, la comunidad científica ha sido capaz de obtener mapas que identifican, tanto para el momento actual como para finales del siglo XXI, “áreas potencialmente habitables” de cada una de las especies, en lo que se conoce como Modelos de Nicho Ecológico. Esta herramienta se utiliza en muchos campos de investigación, como por ejemplo en los Planes de Conservación o los estudios sobre Especies Exóticas, pero hasta ahora no se había puesto a prueba su utilidad en la Restauración de Zonas Incendiadas.

 

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Por primera vez, investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes, Forestal y del Medio Natural de la Universidad Politécnica de Madrid, junto a otros del Centro Nacional Instituto de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA-CSIC), Instituto de Ciencias Forestales (ICIFOR), Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid y el Centro de Investigación en Biodiversidad y Cambio Global de la UAM, han obtenido mapas que muestran cuán adecuada es y será en el futuro cercano una determinada área para especies de arbolado afectadas por el fuego hace casi 20 años (2005). Para ello han tenido en cuenta el estado de regeneración en la actualidad y también las previsiones de aumento de 4,5 º C en la temperatura media global a finales de este siglo. Los resultados de la investigación demuestran la utilidad de los Modelos de Nicho Ecológico como herramienta de apoyo para a los gestores de los montes, que diseñan los Planes de Restauración a medio y largo plazo, después de ocurrir un incendio y velan por la recuperación y sostenibilidad de nuestros bosques.

En el estudio, estos expertos proponen que los planes de restauración post-incendio contemplen los efectos del cambio climático en la dinámica de regeneración. Por lo tanto, sugieren el uso de ENMs como una herramienta de apoyo proactiva para los gestores forestales, ya que estos modelos proporcionan un mayor dinamismo a los planes de restauración (a pesar de algunas limitaciones reconocidas), además de otros tipos de acciones de gestión implementadas después de los megaincendios.

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Se construyen Modelos de Nicho Ecológico (MNEs) de alta resolución (25 metros) para las cuatro especies principales de árboles en un área afectada un gran incendio en el centro de España a dos escalas (local y regional), dos períodos temporales (2 y 14 años después del incendio) a escala local, y en dos escenarios futuros de cambio climático. El uso de MNEs precisas proporciona tanto una interpretación objetiva de las condiciones potenciales del hábitat como la oportunidad de examinar parches de vegetación, que son muy valiosos en la gestión de la restauración de áreas afectadas por megaincendios considerando escenarios de cambio climático.

Carrillo-García, C., Girola-Iglesias, L., Guijarro, M., Hernando, C., Madrigal, J., Mateo, R.G., 2023. Ecological niche models applied to post-megafire vegetation restoration in the context of climate change. Sci. Total Environ., 10; 855:158858. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.158858